多速率数字信号处理：抽样率变换与应用实例

多速率数字信号处理是一门研究如何在数字域内实现不同抽样率转换的课程，它涉及到模拟信号的抽样与重构，以及多抽样率变换系统的设计和实现。主要内容包括： 1. **基本概念与理论**： - 抽样定理是核心基础，它指出只有当模拟信号频率低于抽样频率的一半时，才能通过均匀抽样不失真地恢复信号。 - **转置与对偶的区别**：转置关注信号流图的结构，而对偶则关乎网络的功能，互为转置的网络具有对偶的传输函数，但两者并不总是等价。 2. **多抽样率变换技术**： - **单级结构**：探讨如何设计和实现单个级联单元进行抽样率变换，如升采样（内插）和降采样（抽取）操作。 - **多级结构**：涉及多级结构的设计，通过级联多个抽样器和反抽样器来实现更复杂的抽样率变化。 3. **典型应用**： - **信号处理算法实现**：使用多抽样率技术可以简化或优化低通滤波器、带通滤波器、分数抽样移相器和Hilbert变换等标准算法。 - **滤波器组和频谱分析**：利用多抽样率技术构建滤波器组，以及在频谱分析和信号合成中的应用。 4. **教材与参考书**： - 主要教材推荐《多速率数字信号处理》(R.E.Crochiere and L.R.Rabiner)，以及P.P.Vaidyanathan的《多速率系统和滤波器银行》和B.W.Suter的《多速率和小波信号处理》作为深入学习资料。 5. **考核方式**： - 学生评估主要通过作业（40%）和开卷笔试（60%）进行，其中第一章可能涵盖抽样率变换的基本原理，如均匀抽样及其在时域模型中的应用。 在实际工程中，多速率数字信号处理广泛应用于通信、音频处理、图像处理等领域，其高效灵活的抽样率变换能力对于信号压缩、编码、解码和处理性能优化具有重要意义。理解并掌握这些理论和方法，对于从事这些领域的研究和开发工作至关重要。